量化择时就是利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。本章一共介绍了8种量化择时方法，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线、Hurst指数、SVM分类、SWARCH模型及异常指标模型。

趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。趋势择时的主要指标有MA、MACD、DMA等，本章讨论了普通均线和自适应均线的择时策略。

市场情绪择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当情绪热烈，积极入市时，大盘可能会继续涨；当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。

有效资金模型和选股模型中的资金流模型类似，其是通过判断推动大盘上涨或者下跌的有效资金来判断走势，因为在顶部和底部时资金效果具有额外的推动力。

牛熊线择时的思想就是将大盘的走势划分为两根线，一根为牛线，一根为熊线。在牛熊线之间时大盘不具备方向性，如果突破牛线，则可以认为是一波大的上涨趋势的到来；如果突破熊线，则可以认为是一波大的下跌趋势到来。

Hurst指数是分形理论在趋势判断中的应用，分形市场理论认为，资本市场是由大量具有不同投资期限的投资者组成的，且信息对不同投资者的交易周期有着不同的影响。利用Hurst指数可以将市场的转折点判断出来，从而实现择时。

SVM是一种分类技术，具有效率高、推广性能好的优点，SVM择时就是利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别，将大盘区分为几个明显的模式，从而找出其中的特征，然后利用历史数据学习的模型来预测未来的趋势。

SWARCH模型是海通证券开发的一种利用宏观经济指标来判断大盘的策略，该模型主要刻画了货币供应量M2和大盘走势之间的关系，揭示我国证券市场指数变化与货币供应量之间的相关关系。

异常指标择时主要处理一些特殊情况下的择时，例如，在大盘出现顶点或者低点的时候，有些指标容易出现异常数据，这段介绍了市场噪声、行业集中度和兴登堡凶兆3个策略。 C9/vu7aDf0wqfi7r4WpTcJMHZpTmQUanwRjubVBEKtpFIgGuysmPjsupLThd89Wf